全局優化的神經網絡方法

提出了一種解全局優化問題的神經網絡模型,并分析了該模型的收斂性與可行性.然后,給出了一個算法,嚴格地證明了該算法對優化問題的任意給定的初始點,都能收斂到它的一個全局極小點.最后的仿真結果表明,該算法是有效的.

作 者： 趙華敏 陳開周   作者單位： 西安電子科技大學理學院,西安,710071  刊 名： 控制理論與應用  ISTIC EI PKU 英文刊名： CONTROL THEORY & APPLICATIONS  年，卷(期)： 2002 19(6)  分類號： O221.2  關鍵詞： 全局優化   神經網絡   收斂性   下降點  

【全局優化的神經網絡方法】相關文章：

波動方程反演的全局優化方法研究04-29

神經網絡識別非平衡樣本模式的網絡優化方法04-27

輻射環境監測優化布點的BP人工神經網絡方法04-28

變時滯細胞神經網絡的全局指數穩定性04-27

含脈沖的Hopfield神經網絡的周期解及其全局指數穩定04-26

約束全局最優化的水平值估計算法04-28

分布時滯反應擴散Hopfield神經網絡的全局指數穩定性04-26

基于神經網絡& NURBS技術的葉片優化設計研究04-28

求解無約束全局優化的T-F函數算法04-28

礦產資源開發全局優化決策的多目標集成技術04-27